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      "Using TensorFlow backend.\n"
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    "import pandas as pd\n",
    "import numpy as np\n",
    "import sys\n",
    "import jieba\n",
    "import os\n",
    "import pickle   #持久化\n",
    "from numpy import *\n",
    "from sklearn import feature_extraction\n",
    "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer #TF-IDF向量转换类\n",
    "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer #TF_IDF向量生成类\n",
    "from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer\n",
    "from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer \n",
    "from sklearn.datasets.base import Bunch\n",
    "from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB #多项式贝叶斯算法\n",
    "import gc #解決memory error問題\n",
    "from sklearn.utils import shuffle\n",
    "import random\n",
    "import gensim\n",
    "from gensim.models import word2vec\n",
    "from gensim.models import doc2vec\n",
    "import pickle\n",
    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
    "from sklearn import svm\n",
    "from sklearn.metrics import classification_report\n",
    "\n",
    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder\n",
    "from tensorflow.keras.layers import LSTM, Activation, Dense, Dropout, Input, Embedding\n",
    "from tensorflow.keras.models import Model\n",
    "from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop\n",
    "from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping\n",
    "from keras.utils import np_utils\n",
    "from tensorflow.keras import Sequential"
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    "with open('toutiao_cat_data.txt', 'r', encoding='utf8') as f:\n",
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       " ...]"
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     "output_type": "execute_result"
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    "train"
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     "text": [
      "D:\\Anaconda\\lib\\site-packages\\gensim\\models\\doc2vec.py:574: UserWarning: The parameter `size` is deprecated, will be removed in 4.0.0, use `vector_size` instead.\n",
      "  warnings.warn(\"The parameter `size` is deprecated, will be removed in 4.0.0, use `vector_size` instead.\")\n",
      "W0802 13:40:24.190883 15972 base_any2vec.py:1182] Effective 'alpha' higher than previous training cycles\n"
     ]
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    "model = doc2vec.Doc2Vec(train, min_count=1, window=3, size=300, sample=1e-3, nagative=5, workers=4)\n",
    "model.train(train, total_examples=model.corpus_count, epochs=10)"
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       "<gensim.models.doc2vec.Doc2Vec at 0x11fab1764a8>"
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    "train_arrays = np.zeros((len(trainData), 300))"
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    "for i in range(len(trainData)):\n",
    "    train_arrays[i] = model.infer_vector([splitTitle[i]])"
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       "(382688, 300)"
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      "(382688, 1, 300)\n"
     ]
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    "train_arrays = train_arrays[:,np.newaxis,:]\n",
    "print(train_arrays.shape)"
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    "# 對dataset label 做編碼\n",
    "le = LabelEncoder()\n",
    "new_label = le.fit_transform(trainData.label).reshape(-1,1)"
   ]
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    {
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      "text/plain": [
       "(382688, 1)"
      ]
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    "new_label.shape"
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    "# label list\n",
    "new_label = new_label.tolist()"
   ]
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     "text": [
      "(382688, 15)\n"
     ]
    }
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    "#要先轉乘np.array\n",
    "new_label = np.array(new_label, dtype='float64')\n",
    "# label encoding\n",
    "new_label = np_utils.to_categorical(new_label,15)\n",
    "print(new_label.shape)"
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    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "      dtype=float32)"
      ]
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    "new_label[0]"
   ]
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   "source": [
    "# 随机选择20%作为测试集，剩余作为训练集\n",
    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_arrays, new_label, test_size=0.20, random_state=0)"
   ]
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     "text": [
      "(306150, 1, 300)\n",
      "(76538, 1, 300)\n",
      "(306150, 15)\n",
      "(76538, 15)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(X_train.shape)\n",
    "print(X_test.shape)\n",
    "print(y_train.shape)\n",
    "print(y_test.shape)"
   ]
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  {
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     "text": [
      "W0802 14:05:36.078454 15972 deprecation.py:323] From D:\\Anaconda\\lib\\site-packages\\tensorflow\\python\\ops\\math_grad.py:1250: add_dispatch_support.<locals>.wrapper (from tensorflow.python.ops.array_ops) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Use tf.where in 2.0, which has the same broadcast rule as np.where\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "Model: \"sequential_1\"\n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
      "=================================================================\n",
      "lstm_2 (LSTM)                (None, 1, 128)            219648    \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout_2 (Dropout)          (None, 1, 128)            0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "lstm_3 (LSTM)                (None, 32)                20608     \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout_3 (Dropout)          (None, 32)                0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_1 (Dense)              (None, 15)                495       \n",
      "=================================================================\n",
      "Total params: 240,751\n",
      "Trainable params: 240,751\n",
      "Non-trainable params: 0\n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "Train on 306150 samples, validate on 76538 samples\n",
      "Epoch 1/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 22s 71us/sample - loss: 2.5860 - accuracy: 0.1065 - val_loss: 2.5801 - val_accuracy: 0.1084\n",
      "Epoch 2/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 20s 66us/sample - loss: 2.5803 - accuracy: 0.1082 - val_loss: 2.5791 - val_accuracy: 0.1085\n",
      "Epoch 3/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 20s 64us/sample - loss: 2.5760 - accuracy: 0.1123 - val_loss: 2.5729 - val_accuracy: 0.1151\n",
      "Epoch 4/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 20s 64us/sample - loss: 2.5677 - accuracy: 0.1156 - val_loss: 2.5664 - val_accuracy: 0.1164\n",
      "Epoch 5/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 20s 65us/sample - loss: 2.5613 - accuracy: 0.1193 - val_loss: 2.5589 - val_accuracy: 0.1231\n",
      "Epoch 6/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 20s 66us/sample - loss: 2.5519 - accuracy: 0.1237 - val_loss: 2.5477 - val_accuracy: 0.1259\n",
      "Epoch 7/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 20s 65us/sample - loss: 2.5428 - accuracy: 0.1276 - val_loss: 2.5389 - val_accuracy: 0.1304\n",
      "Epoch 8/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 20s 66us/sample - loss: 2.5340 - accuracy: 0.1296 - val_loss: 2.5312 - val_accuracy: 0.1313\n",
      "Epoch 9/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 20s 66us/sample - loss: 2.5270 - accuracy: 0.1316 - val_loss: 2.5247 - val_accuracy: 0.1328\n",
      "Epoch 10/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 20s 66us/sample - loss: 2.5218 - accuracy: 0.1332 - val_loss: 2.5201 - val_accuracy: 0.1353\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "model = Sequential()\n",
    "\n",
    "# model.add(LSTM(128, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]), return_sequences=True))\n",
    "model.add(LSTM(128, input_shape=(1, X_train.shape[2]), return_sequences=True))\n",
    "model.add(Dropout(0.2))\n",
    "\n",
    "model.add(LSTM(32))\n",
    "model.add(Dropout(0.2))\n",
    "\n",
    "model.add(Dense(15, activation='softmax'))\n",
    "\n",
    "model.summary()\n",
    "model.compile(loss=\"categorical_crossentropy\",optimizer='rmsprop',metrics=[\"accuracy\"])\n",
    "\n",
    "model_fit = model.fit(X_train,y_train,batch_size=100,epochs=10,\n",
    "                      validation_data=(X_test,y_test),\n",
    "#                      callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss',min_delta=0.0001)] ## 當val-loss不再提升時停止訓練\n",
    "                     )"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 31,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "test_pred = model.predict(X_test)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 32,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([0.01555901, 0.06672046, 0.10488083, 0.09775414, 0.07145392,\n",
       "       0.04439246, 0.09716398, 0.06691197, 0.1236978 , 0.05947268,\n",
       "       0.05809033, 0.06448518, 0.00045163, 0.05109   , 0.07787568],\n",
       "      dtype=float32)"
      ]
     },
     "execution_count": 32,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "test_pred[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 33,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "306150/306150 [==============================] - 14s 46us/sample - loss: 2.5176 - accuracy: 0.1344\n",
      "\n",
      "train Acc: 0.13439164\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "result = model.evaluate(X_train, y_train)\n",
    "print ('\\ntrain Acc:', result[1])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 34,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "76538/76538 [==============================] - 4s 46us/sample - loss: 2.5201 - accuracy: 0.1353\n",
      "\n",
      "test Acc: 0.13533147\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "result = model.evaluate(X_test, y_test)\n",
    "print ('\\ntest Acc:', result[1])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
